Como recurso estratégico clave, la energía es una de las fuerzas impulsoras básicas del crecimiento económico y un factor clave en el desarrollo futuro de un país. En los últimos años, el estudio de la eficiencia energética y sus factores que influyen se ha convertido en un tema candente, especialmente en el contexto de la aplicación del concepto de desarrollo verde, y su análisis en profundidad es de gran importancia.

Los países de la RCEP ocupan una posición importante en términos de consumo de energía y emisiones de dióxido de carbono, pero la eficiencia energética sigue siendo relativamente baja en relación con el tamaño de la economía. El artículo plantea preguntas y objetivos de investigación, incluido un análisis integral del estado actual, las tendencias y los factores que influyen en la eficiencia energética de RCEP, así como una discusión de las diferencias en eficiencia energética en diferentes países y cómo optimizarla y mejorarla.

La investigación sobre eficiencia energética regional es clave para resolver los problemas energéticos globales. Enfatizando que el análisis en profundidad del consumo de energía de la RCEP y la presentación de sugerencias relevantes para mejorar la eficiencia energética son de gran importancia para promover el desarrollo verde en la región.

El modelo SBM-DEA de tres etapas analizó la eficiencia energética y los factores que influyen en 13 países de la RCEP entre 2000 y 2015.

Antecedentes 1

Antecedentes 2

Antecedentes 3

Propósito 1

Propósito 2

Propósito 3

Resumen del método 1

Resumen del método 2

Resumen del método 3

Tecnología 1

Tecnología 2

Tecnología 3

Resultado 1

Resultado 2

Resultado 3

El modelo DEA no considera el impacto de los factores ambientales y los errores aleatorios, por lo que los resultados del cálculo están sesgados.

El primer escenario

Segunda etapa

La tercera fase

La DEA tradicional no agrega variables de holgura a la función objetivo, lo que probablemente genere sesgos en los resultados de medición causados ​​por variables radiales y angulares.

El modelo SBM-DEA evita errores causados ​​por la selección subjetiva de radial y ángulo, y resuelve el problema de la holgura de las variables de entrada y salida.

La mayor diferencia entre el modelo DEA de tres etapas y el modelo DEA tradicional es que el modelo DEA de tres etapas tiene en cuenta el impacto de los factores ambientales y el ruido aleatorio en los resultados.

Pasos de construcción

variables de entrada

variable de salida

Variables de entorno

En esta etapa, no se considera la influencia del entorno externo ni los errores aleatorios. El modelo SBM-DEA se utilizó para calcular la eficiencia energética de 13 países de la RCEP entre 2000 y 2015.

Análisis de los resultados de la regresión SFA.

Introduzca la eficiencia energética ajustada

Disminución de la eficiencia energética promedio: La eficiencia energética promedio de RCEP cayó de 0,638 en la primera etapa a 0,384 en la segunda etapa, una disminución del 39,8%. Esto indica que los factores ambientales externos tienen un impacto en la eficiencia energética de RCEP, lo que lleva a una sobreestimación de la eficiencia energética en la primera etapa.

Se utilizó un modelo SBM-DEA de tres etapas para estimar la eficiencia energética de 13 países de la RCEP entre 2000 y 2015. El stock de capital, la mano de obra y el consumo de energía se utilizan como variables de entrada, el PIB como producto ideal y las emisiones de dióxido de carbono como producto indeseable.

Luego, SFA elimina la influencia del entorno externo y los errores aleatorios en la eficiencia energética.

Basado en los resultados de la primera fase. La eficiencia energética de los 13 países de la RCEP fluctuó entre 2000 y 2015, primero aumentando y luego disminuyendo. Australia, Brunei y Nueva Zelanda son países con alta eficiencia energética, mientras que China y Vietnam son los menos eficientes energéticamente. Los países desarrollados son más eficientes energéticamente que los países en desarrollo.

Basado en los resultados de la segunda fase. Los factores ambientales externos tienen un impacto significativo en la eficiencia energética.

Después de eliminar las interferencias y los errores aleatorios del entorno externo, la eficiencia energética promedio de RCEP en la tercera etapa es menor que la de la primera etapa, lo que indica que los factores ambientales externos conducirán a una sobreestimación de la eficiencia energética de RCEP. Sin embargo, los cambios en la eficiencia varían de un país a otro.

El modelo SBM-DEA tiene en cuenta la producción indeseable de dióxido de carbono y el modelo DEA de tres etapas elimina la influencia de factores ambientales y errores aleatorios. La combinación de estos dos modelos puede medir la eficiencia energética con mayor precisión, lo que tiene cierta importancia teórica para la investigación en este campo.

Estudios anteriores se han centrado principalmente en variables relacionadas con el desarrollo económico y menos en indicadores que representan las condiciones políticas nacionales. Este artículo introduce indicadores políticos de eficiencia gubernamental en indicadores económicos generales para examinar el impacto de las condiciones políticas nacionales en la eficiencia energética. Se proporciona un análisis más completo de la eficiencia energética teniendo en cuenta factores políticos.

Al introducir los ingresos del turismo como factor influyente, se presta especial atención a los ricos recursos turísticos de los diez principales países de la ASEAN. El turismo, como industria terciaria, puede mejorar la eficiencia energética al promover el crecimiento económico. La investigación llena algunos vacíos en el campo de la eficiencia energética en RCEP y proporciona una nueva perspectiva para la cooperación energética.

Este artículo solo considera las emisiones de dióxido de carbono al seleccionar productos indeseables. Las investigaciones futuras pueden considerar productos indeseables como SO2 y NOX.

Centrarse en factores importantes que afectan la eficiencia energética

Se pueden utilizar más métodos nuevos para medir la eficiencia energética, como el modelo DEA de frontera virtual.